(57)【要約】  この発明の放射線画像処理装置は、低周波画像生成部４１および低周波特徴生成部４３による合計２回にわたる空間分解能の低下を行って、ノイズ等の影響を減らして演算量を低減させる。また、低周波画像生成部４１および特徴抽出部４２を経て抽出された特徴量のうち、除去しきれなかった余分な特徴量（パターン）を、低周波特徴生成部４３の空間分解能の低下によって減らすことが可能となる。したがって、低周波特徴生成部４３により生成された低周波特徴や、後段の領域抽出部４４により抽出された照視野領域について、ノイズ等の影響を減らし、演算量を低減させることができる。その結果、ノイズ等の影響を減らして精度の高い特徴抽出および領域抽出を実現し、演算量を低減させることができる。
2011080808.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
放射線撮影された放射線画像を処理する放射線画像処理装置であって、
前記放射線画像の空間分解能を低下させて、放射線画像よりも低周波の画像である低周波画像を生成する低周波画像生成手段と、
前記低周波画像の任意の画素において、当該画素に対する周辺画素との信号レベル差に基づく特徴量を求めることで特徴抽出を行い、低周波画像の各々の画素に対して前記特徴量を対応させて特徴画像を生成する特徴抽出手段と、
前記特徴画像の空間分解能を低下させて、前記特徴画像よりも低周波の画像である低周波特徴を生成する低周波特徴生成手段と、
前記低周波特徴に基づいて放射線の照視野領域の境界となる特徴を選択し、前記放射線画像から前記照視野領域を抽出する領域抽出手段と
を備えていることを特徴とする放射線画像処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の放射線画像処理装置において、
前記低周波画像生成手段は、前記放射線画像を縮小することにより前記低周波画像を生成することを特徴とする放射線画像処理装置。
【請求項３】
請求項１に記載の放射線画像処理装置において、
前記低周波画像生成手段は、前記放射線画像を空間周波数領域に変換して、変換された空間周波数領域のうちの低周波領域を実空間に変換することにより前記低周波画像を生成することを特徴とする放射線画像処理装置。
【請求項４】
請求項１に記載の放射線画像処理装置において、
前記低周波画像生成手段は、前記放射線画像に対してフィルタ処理による平滑化を行うことにより、前記低周波画像を生成することを特徴とする放射線画像処理装置。
【請求項５】
請求項１から請求項４のいずれかに記載の放射線画像処理装置において、
前記低周波特徴生成手段は、前記特徴画像を縮小することにより前記低周波特徴を生成することを特徴とする放射線画像処理装置。
【請求項６】
請求項１から請求項４のいずれかに記載の放射線画像処理装置において、
低周波特徴生成手段は、前記特徴画像を空間周波数領域に変換して、変換された空間周波数領域のうちの低周波領域を実空間に変換することにより前記低周波特徴を生成することを特徴とする放射線画像処理装置。
【請求項７】
請求項１から請求項４のいずれかに記載の放射線画像処理装置において、
低周波特徴生成手段は、前記特徴画像に対してフィルタ処理による平滑化を行うことにより、前記低周波特徴を生成することを特徴とする放射線画像処理装置。
【請求項８】
請求項１から請求項７のいずれかに記載の放射線画像処理装置において、
前記特徴抽出手段は、前記当該画素に対する周辺画素との信号レベル差に基づく勾配強度を求めることで前記特徴抽出を行うことを特徴とする放射線画像処理装置。
【請求項９】
請求項１から請求項８のいずれかに記載の放射線画像処理装置において、
前記領域抽出手段は、予め設定された閾値により前記低周波特徴を２値化して、特徴の有無を示す２値データを作成し、
その２値データに基づいて前記照視野領域の境界となる特徴を選択することを特徴とする放射線画像処理装置。
【請求項１０】
請求項１から請求項９のいずれかに記載の放射線画像処理装置において、
前記領域抽出手段は、２次元平面上で基準となる原点から直線への法線の距離と、当該法線と基準となる軸とがなす角度とからなる空間に前記２次元平面上の座標を変換するハフ変換を利用して、前記低周波特徴を前記距離と前記角度からなる空間に投影して複数の正弦曲線を求め、
各々の前記正弦曲線が互いに交わる箇所、および交わる個数に基づいて、前記照視野領域の境界の候補となる直線を検出することを特徴とする放射線画像処理装置。
【請求項１１】
放射線撮影された放射線画像の処理をコンピュータに実行させるための放射線画像処理プログラムであって、
前記放射線画像の空間分解能を低下させて、放射線画像よりも低周波の画像である低周波画像を生成する低周波画像生成工程と、
前記低周波画像の任意の画素において、当該画素に対する周辺画素との信号レベル差に基づく特徴量を求めることで特徴抽出を行い、低周波画像の各々の画素に対して前記特徴量を対応させて特徴画像を生成する特徴抽出工程と、
前記特徴画像の空間分解能を低下させて、前記特徴画像よりも低周波の画像である低周波特徴を生成する低周波特徴生成工程と、
前記低周波特徴に基づいて放射線の照視野領域の境界となる特徴を選択し、前記放射線画像から前記照視野領域を抽出する領域抽出工程と
を備え、
これらの工程での処理をコンピュータに実行させることを特徴とする放射線画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、放射線撮影された放射線画像を処理する放射線画像処理装置および放射線画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
放射線画像処理装置では、散乱放射線（散乱線）の影響による放射線画像のコントラスト低下を抑制したり、不必要な被曝を避けるために、放射線を遮断する鉛板等によって直接放射線（直接線）の一部を遮断して、放射線の照視野を絞って撮影して、画像処理を行うことがある。このとき撮影された放射線画像を適切な階調に最適化したり、撮影時に被検体を透過する放射線量を制御するためには、放射線画像中から照視野の領域を抽出することが必要となる。【０００３】
そこで、放射線検出器から得られる画像から２本の候補点の複数の組み合わせを生成し、それぞれの候補に対して点数化を行い、数値の高い候補を照視野領域の輪郭として抽出する技術などがある（例えば、特許文献１参照）。その他にも、放射線画像よりも低周波の画像であるボケ画像から特徴量を抽出し、コリメータによる照視野領域の輪郭（「コリメータエッジ」あるいは「コリメーションエッジ」とも呼ばれる）を抽出する技術などがある（例えば、特許文献２参照）。なお、画像処理の分野では、画像の記述に当たり、区別するための要素を抽出する処理を「特徴抽出」と呼んでいる。
【特許文献１】特許第４２８０７２９号公報
【特許文献２】特開２００６−１８１３６２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来技術の特許文献１では、画像データ全体からフィルタ処理や微分演算などによって特徴点を抽出する。したがって、画像にノイズが含まれていると、必要となる照視野領域の境界に相当する特徴のみならず、その他の不必要な特徴点も多数検出されてしまう。そのために、検出の精度が悪くなってしまうという問題点がある。【０００５】
また、抽出されたエッジ点を複数のグループに分類して特徴を選択しているが、特徴点が多数検出されている場合には、候補点の組み合わせが膨大になる場合があり、演算が複雑になってしまうという問題点もある。また、コリメータは矩形の形状が多いので、照視野領域も矩形の形状となり、照視野領域の境界は直線パターンとなるが、余分なパターン（例えば被検体の脇の直線データ）まで検出されてしまうという問題点もある。【０００６】
この発明は、このような事情に鑑みてなされたものであって、ノイズ等の影響を減らして精度の高い特徴抽出および領域抽出を実現し、演算量を低減させることができる放射線画像処理装置および放射線画像処理プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
この発明は、このような目的を達成するために、次のような構成をとる。
すなわち、この発明の放射線画像処理装置は、放射線撮影された放射線画像を処理する放射線画像処理装置であって、前記放射線画像の空間分解能を低下させて、放射線画像よりも低周波の画像である低周波画像を生成する低周波画像生成手段と、前記低周波画像の任意の画素において、当該画素に対する周辺画素との信号レベル差に基づく特徴量を求めることで特徴抽出を行い、低周波画像の各々の画素に対して前記特徴量を対応させて特徴画像を生成する特徴抽出手段と、前記特徴画像の空間分解能を低下させて、前記特徴画像よりも低周波の画像である低周波特徴を生成する低周波特徴生成手段と、前記低周波特徴に基づいて放射線の照視野領域の境界となる特徴を選択し、前記放射線画像から前記照視野領域を抽出する領域抽出手段とを備えていることを特徴とするものである。【０００８】
この発明の放射線画像処理装置によれば、低周波画像生成手段は、放射線画像の空間分解能を低下させて、放射線画像よりも低周波の画像である低周波画像を生成する。特徴抽出手段は、上述の低周波画像の任意の画素において、当該画素に対する周辺画素との信号レベル差に基づく特徴量を求めることで特徴抽出を行い、低周波画像の各々の画素に対して上述の特徴量を対応させて特徴画像を生成する。低周波特徴生成手段は、上述の特徴画像の空間分解能を低下させて、特徴画像よりも低周波の画像である低周波特徴を生成する。領域抽出手段は、上述の低周波特徴に基づいて放射線の照視野領域の境界となる特徴を選択し、放射線画像から上述の照視野領域を抽出する。このように、低周波画像生成手段および低周波特徴生成手段により合計２回にわたる空間分解能の低下を行って、ノイズ等の影響を減らして演算量を低減させる。また、低周波画像生成手段および特徴抽出手段を経て抽出された特徴量のうち、除去しきれなかった余分な特徴量（パターン）を、低周波特徴生成手段による空間分解能の低下によって減らすことが可能となる。したがって、低周波特徴生成手段により生成された低周波特徴や、後段の領域抽出手段により抽出された照視野領域について、ノイズ等の影響を減らし、演算量を低減させることができる。その結果、ノイズ等の影響を減らして精度の高い特徴抽出および領域抽出を実現し、演算量を低減させることができる。【０００９】
低周波画像生成手段の一例は、放射線画像を縮小することにより上述の低周波画像を生成することであり、低周波画像生成手段の他の一例は、放射線画像を空間周波数領域に変換して、変換された空間周波数領域のうちの低周波領域を実空間に変換することにより上述の低周波画像を生成することである。前者の一例の場合には、放射線画像を縮小することにより放射線画像の空間分解能を低下させて、低周波画像を生成し、後者の一例の場合には、変換された空間周波数領域のうちの低周波領域を実空間に変換することにより放射線画像の空間分解能を低下させて、低周波画像を生成する。なお、放射線画像に対してフィルタ処理による平滑化を行うことにより低周波画像を生成してもよい。【００１０】
低周波特徴生成手段の一例は、特徴画像を縮小することにより上述の低周波特徴を生成することであり、低周波特徴生成手段の他の一例は、特徴画像を空間周波数領域に変換して、変換された空間周波数領域のうちの低周波領域を実空間に変換することにより上述の低周波特徴を生成することである。前者の一例の場合には、特徴画像を縮小することにより特徴画像の空間分解能を低下させて、低周波特徴を生成し、後者の一例の場合には、変換された空間周波数領域のうちの低周波領域を実空間に変換することにより特徴画像の空間分解能を低下させて、低周波特徴を生成する。なお、特徴画像に対してフィルタ処理による平滑化を行うことにより低周波特徴を生成してもよい。【００１１】
特徴抽出手段の一例は、上述の当該画素に対する周辺画素との信号レベル差に基づく勾配強度を求めることで上述の特徴抽出を行うことである。【００１２】
また、この発明の放射線画像処理装置では、領域抽出手段は、予め設定された閾値により上述の低周波特徴を２値化して、特徴の有無を示す２値データを作成し、その２値データに基づいて照視野領域の境界となる特徴を選択するのが好ましい。このように２値データを作成することより、余分なパターンをより一層除去することができる。【００１３】
また、この発明の放射線画像処理装置では、領域抽出手段は、２次元平面上で基準となる原点から直線への法線の距離と、当該法線と基準となる軸とがなす角度とからなる空間に２次元平面上の座標を変換するハフ(Hough)変換を利用して、上述の低周波特徴を上述の距離と上述の角度からなる空間に投影して複数の正弦曲線を求め、各々の正弦曲線が互いに交わる箇所、および交わる個数に基づいて、照視野領域の境界の候補となる直線を検出するのが好ましい。このようなハフ変換を利用して直線を検出することで、照視野領域の境界の候補となる直線を簡易に見出すことができる。【００１４】
また、この発明の放射線画像処理プログラムは、放射線撮影された放射線画像の処理をコンピュータに実行させるための放射線画像処理プログラムであって、前記放射線画像の空間分解能を低下させて、放射線画像よりも低周波の画像である低周波画像を生成する低周波画像生成工程と、前記低周波画像の任意の画素において、当該画素に対する周辺画素との信号レベル差に基づく特徴量を求めることで特徴抽出を行い、低周波画像の各々の画素に対して前記特徴量を対応させて特徴画像を生成する特徴抽出工程と、前記特徴画像の空間分解能を低下させて、前記特徴画像よりも低周波の画像である低周波特徴を生成する低周波特徴生成工程と、前記低周波特徴に基づいて放射線の照視野領域の境界となる特徴を選択し、前記放射線画像から前記照視野領域を抽出する領域抽出工程とを備え、これらの工程での処理をコンピュータに実行させることを特徴とするものである。【００１５】
この発明の放射線画像処理プログラムによれば、低周波画像生成工程および低周波特徴生成工程で合計２回にわたる空間分解能の低下を行って、ノイズ等の影響を減らして演算量を低減させる。また、低周波画像生成工程および特徴抽出工程を経て抽出された特徴量のうち、除去しきれなかった余分な特徴量（パターン）を、低周波特徴生成工程で空間分解能の低下によって減らすことが可能となる。したがって、低周波特徴生成工程で生成された低周波特徴や、後段の領域抽出工程で抽出された照視野領域について、ノイズ等の影響を減らし、演算量を低減させることができる。その結果、ノイズ等の影響を減らして精度の高い特徴抽出および領域抽出を実現し、演算量を低減させることができる。
【発明の効果】
【００１６】
この発明に係る放射線画像処理装置および放射線画像処理プログラムによれば、合計２回にわたる空間分解能の低下を行って、ノイズ等の影響を減らして演算量を低減させる。また、抽出された特徴量のうち、除去しきれなかった余分な特徴量（パターン）を、２回目の空間分解能の低下によって減らすことが可能となる。したがって、低周波特徴や照視野領域について、ノイズ等の影響を減らし、演算量を低減させることができる。その結果、ノイズ等の影響を減らして精度の高い特徴抽出および領域抽出を実現し、演算量を低減させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】実施例に係る放射線画像処理装置のブロック図である。
【図２】フラットパネル型放射線検出器（ＦＰＤ）の検出面の模式図である。
【図３】（ａ）は縮小前の画像の模式図、（ｂ）は縮小後の画像の模式図である。
【図４】一連の領域抽出の流れを示したフローチャートである。
【図５】（ａ）〜（ｄ）はハフ変換の説明に供する模式図である。
【図６】（ａ）、（ｂ）はハフ変換の説明に供する模式図である。
【図７】照視野領域の左側の境界線の条件に関する説明に供する画像の模式図である。
【符号の説明】
【００１８】
４  …  画像処理部
４１  …  低周波画像生成部
４２  …  特徴抽出部
４３  …  低周波特徴生成部
４４  …  領域抽出部
Ｐ（ｘ、ｙ）  …  勾配強度
ｒ  …  距離
θ  …  角度
【実施例】
【００１９】
以下、図面を参照してこの発明の実施例を説明する。図１は、実施例に係る放射線画像処理装置のブロック図であり、図２は、フラットパネル型放射線検出器（ＦＰＤ）の検出面の模式図であり、図３（ａ）は、縮小前の画像の模式図であり、図３（ｂ）は、縮小後の画像の模式図であり、図４は、一連の領域抽出の流れを示したフローチャートであり、図５および図６は、ハフ変換の説明に供する模式図であり、図７は、照視野領域の左側の境界線の条件に関する説明に供する画像の模式図である。【００２０】
本実施例に係る放射線画像処理装置は、図１に示すように、被検体Ｍを載置した天板１と、被検体Ｍに向けて放射線（例えばＸ線）を照射する放射線源２（例えばＸ線管）と、放射線源２から照射されて被検体Ｍを透過した放射線を検出するフラットパネル型放射線検出器（以下、「ＦＰＤ」と略記する）３と、ＦＰＤ３によって検出された放射線に基づいて画像処理を行う画像処理部４と、画像処理部４によって各種の画像処理された放射線画像を表示する表示部５とを備えている。表示部５はモニタやテレビジョンなどの表示手段で構成されている。また、放射線源２の照射側には放射線の照視野を操作するコリメータ２１を配設している。【００２１】
画像処理部４は、中央演算処理装置（ＣＰＵ）などで構成されている。なお、各種の画像処理を行うためのプログラム等をＲＯＭ（Read-only Memory）などに代表される記憶媒体に書き込んで記憶し、その記憶媒体からプログラム等を読み出して画像処理部４のＣＰＵが実行することでそのプログラムに応じた画像処理を行う。特に、画像処理部４の後述する低周波画像生成部４１や特徴抽出部４２や低周波特徴生成部４３や領域抽出部４４は、低周波画像の生成や特徴抽出や低周波特徴の生成や領域抽出に関するプログラムを実行することで、そのプログラムに応じた低周波画像の生成や特徴抽出や低周波特徴の生成や領域抽出をそれぞれ行う。低周波画像の生成や特徴抽出や低周波特徴の生成や領域抽出に関するプログラムは、この発明における放射線画像処理プログラムに相当する。【００２２】
画像処理部４は、ＦＰＤ３によって撮影された放射線画像の空間分解能を低下させて、放射線画像よりも低周波の画像である低周波画像を生成する低周波画像生成部４１と、低周波画像の任意の画素において、当該画素に対する周辺画素との信号レベル差（例えば画素値差あるいは輝度差）に基づく特徴量を求めることで特徴抽出を行い、低周波画像の各々の画素に対して特徴量を対応させて特徴画像を生成する特徴抽出部４２と、特徴画像の空間分解能を低下させて、特徴画像よりも低周波の画像である低周波特徴を生成する低周波特徴生成部４３と、低周波特徴に基づいて放射線の照視野領域の境界となる特徴を選択し、放射線画像から照視野領域を抽出する領域抽出部４４とを備えている。低周波画像生成部４１は、この発明における低周波画像生成手段に相当し、特徴抽出部４２は、この発明における特徴抽出手段に相当し、低周波特徴生成部４３は、この発明における低周波特徴生成手段に相当し、領域抽出部４４は、この発明における領域抽出手段に相当する。【００２３】
ＦＰＤ３は、図２に示すように、その検出面には放射線に有感な複数の検出素子ｄを２次元マトリックス状に配列して構成されている。検出素子ｄは、被検体Ｍを透過した放射線を電気信号に変換して一旦蓄積して、その蓄積された電気信号を読み出すことで、放射線を検出する。各々の検出素子ｄでそれぞれ検出された電気信号を、電気信号に応じた画素値に変換して、検出素子ｄの位置にそれぞれ対応した画素にその画素値を割り当てることで放射線画像を出力して、画像処理部４の低周波画像生成部４１および領域抽出部４４（図１を参照）に放射線画像を送り込む。【００２４】
実際の撮影および各画像に関するデータの流れについて説明する。図示を省略する撮影ボタンを押下することで、放射線源２から放射線を発生させて、その放射線を被検体Ｍに向けて照射し、それに連動して撮影を開始する。発生した放射線はコリメータ２１を介して被検体Ｍを透過して、ＦＰＤ３に入射することで、ＦＰＤ３は放射線を検出して放射線画像を出力して撮影を行う。上述したように、放射線源２の照射側にコリメータ２１を配設しているので、コリメータ２１の形状に対応した放射線の照視野領域が決定する。【００２５】
この決定された照視野領域に対応した放射線画像を画像処理部４の低周波画像生成部４１に送り込むとともに、領域抽出部４４にも送り込む。【００２６】
低周波画像生成部４１は、放射線画像の空間分解能を低下させて、放射線画像よりも低周波の画像である低周波画像を生成する。本実施例では、低周波画像生成部４１は、放射線画像を縮小することにより低周波画像を生成している。画像の縮小率または低周波画像のサイズについては任意である。ただし、画像の縮小率または低周波画像のサイズが小さすぎると情報の劣化も大きすぎるので、低周波画像は放射線画像に対して８分の１程度が好ましい。８分の１に縮小して低周波画像を生成する場合には、図３（ａ）に示す放射線画像中の縦横8×8画素の平均画素値を図３（ｂ）に示す低周波画像の１画素の画素値として設定することにより縮小処理を実行する。なお、図３（ａ）では、太枠で囲まれた領域を縦横8×8画素とし、図３のハッチングが同一の箇所を、図３（ａ）では縮小前の縦横8×8画素、図３（ｂ）では図３（ａ）に対応する縮小後の１画素とする。【００２７】
なお、放射線画像を縮小することにより低周波画像を生成する方法（低周波画像生成部４１による縮小処理）は、上述のような平均値を求める方法に限定されず、放射線画像の画素の間引きなど、通常において用いられる縮小手法であればよい。また、低周波画像を生成する方法は、上述のような縮小処理に限定されず、フィルタ処理による平滑化によって低周波画像を生成する方法、放射線画像を空間周波数領域に変換して、変換された空間周波数領域のうちの低周波領域を実空間に変換することにより低周波画像を生成する方法、あるいは、これらの方法の組み合わせなど、通常において用いられる低周波画像を生成する手法であればよい。放射線画像を空間周波数領域に変換して、変換された空間周波数領域のうちの低周波領域を実空間に変換することにより低周波画像を生成する方法としては、以下のよう方法がある。【００２８】
すなわち、放射線画像をフーリエ変換により空間周波数領域に変換して、変換された空間周波数領域から高周波成分を除去する、あるいは低周波成分のみを通過させることで低周波領域を求め、その低周波領域を逆フーリエ変換により実空間に変換することにより低周波画像を生成してもよい。このフーリエ変換・逆フーリエ変換を用いた方法の場合には画像のサイズを変えずに低周波画像を生成することが可能である。また、フーリエ変換に限定されず、ウェーブレット(Wavelet)変換やガボールフィルタなどの処理を行ってもよい。低周波画像生成部４１による低周波画像の生成は、この発明における低周波画像生成工程に相当する。【００２９】
低周波画像生成部４１により生成された低周波画像を特徴抽出部４２に送り込む。特徴抽出部４２は、低周波画像の任意の画素において、当該画素に対する周辺画素との信号レベル差（例えば画素値差あるいは輝度差）に基づく特徴量を求めることで特徴抽出を行い、低周波画像の各々の画素に対して特徴量を対応させて特徴画像を生成する。本実施例では、以下のような手法で特徴抽出を行って、特徴画像を生成する。【００３０】
すなわち、最終的に抽出すべき照視野領域の境界付近では画像の明暗の画素値差（表示部５のモニタの場合には輝度差）が大きくなることから、本実施例では特徴量として画像の画素勾配（表示部５のモニタの場合には輝度勾配）を求める。勾配の演算について具体的に説明すると、画素上の座標（ｘ、ｙ）における画素値をＩ（ｘ、ｙ）とし、求められる特徴量のうちｘ軸方向の特徴量をＥｘ（ｘ、ｙ）、ｙ軸方向の特徴量をＥｙ（ｘ、ｙ）とすると、下記（１）式および（２）式のように表される。【００３１】
Ｅｘ（ｘ、ｙ）＝Ｉ（ｘ＋１、ｙ）−Ｉ（ｘ−１、ｙ）    …（１）
Ｅｙ（ｘ、ｙ）＝Ｉ（ｘ、ｙ＋１）−Ｉ（ｘ、ｙ−１）    …（２）
勾配強度をＰ（ｘ、ｙ）とする。特徴量Ｅｘ（ｘ、ｙ），Ｅｙ（ｘ、ｙ）間で正負が互いに逆転して勾配強度Ｐ（ｘ、ｙ）を求める際に打ち消される心配があるので、下記（３）式のように平方和をとって勾配強度Ｐ（ｘ、ｙ）を算出する。【００３２】
Ｐ（ｘ、ｙ）＝√〔｛Ｅｘ（ｘ、ｙ）｝２＋｛Ｅｙ（ｘ、ｙ）｝２〕    …（３）
なお、画像の画素勾配（表示部５のモニタの場合には輝度勾配）を求める方法は、上記（３）式を用いた方法に限定されず、その他公知の方法を使用してもよい。【００３３】
また、特徴量の算出は、上記（３）式を用いた勾配による算出に限定されない。Sobel、Prewitt、LaplacianまたはCannyなどの１次元または２次元微分フィルタ処理によるエッジ算出、周波数処理による高周波成分抽出などのように画像の信号レベル差を特徴量として抽出する手法であれば、他の処理でもよい。さらに求められる特徴量は、照視野領域の境界位置での数値が大きくなる特徴であれば、他の特徴量で代用してもよい。【００３４】
また、照視野領域として抽出される領域の形状が矩形である場合には、画像中心部にある被検体に対して、矩形の４つの辺に相当するおよそ上下左右の４方向に領域の境界線が存在するので、そのそれぞれに対応する４つの特徴量を求めてもよい。【００３５】
低周波画像の各々の画素についても、同様に特徴量を求める。そして、低周波画像の各々の画素に対して特徴量を対応させて特徴画像を生成する。この特徴画像では、画素値変化（輝度変化）が強い箇所において大きな値を示す。特徴抽出部４２による特徴抽出は、この発明における特徴抽出工程に相当する。【００３６】
特徴抽出部４２により特徴抽出された特徴量および特徴画像を低周波特徴生成部４３に送り込む。低周波特徴生成部４３は、特徴画像の空間分解能を低下させて、特徴画像よりも低周波の画像である低周波特徴を生成する。本実施例では、低周波特徴生成部４３は、特徴画像を縮小することにより低周波特徴を生成している。低周波画像生成部４１による縮小処理と同様に、画像の縮小率または低周波画像のサイズについては任意であり、低周波特徴は特徴画像に対して８分の１程度が好ましい。８分の１に縮小して低周波特徴を生成する場合には、図３（ａ）に示す放射線画像から図３（ｂ）に示す低周波画像に縮小処理するのと同様に、図３（ａ）に示す特徴画像から図３（ｂ）に示す低周波特徴に縮小処理する。ただし、放射線画像から見たら、低周波特徴は６４分の１（＝８分の１×８分の１）に縮小されることに留意されたい。【００３７】
なお、放射線画像を縮小することにより低周波画像を生成する方法（低周波画像生成部４１による縮小処理）と同様に、特徴画像を縮小することにより低周波特徴を生成する方法（低周波特徴生成部４３による縮小処理）は、上述のような平均値を求める方法に限定されず、特徴画像の画素の間引きなど、通常において用いられる縮小手法であればよい。また、低周波特徴を生成する方法は、上述のような縮小処理に限定されず、フィルタ処理による平滑化によって低周波特徴を生成する方法、特徴画像を空間周波数領域に変換して、変換された空間周波数領域のうちの低周波領域を実空間に変換することにより低周波特徴を生成する方法、あるいは、これらの方法の組み合わせなど、通常において用いられる低周波を生成する手法であればよい。【００３８】
特徴画像を空間周波数領域に変換して、変換された空間周波数領域のうちの低周波領域を実空間に変換することにより低周波特徴を生成する方法については、低周波画像生成部４１による縮小処理と同様にフーリエ変換・逆フーリエ変換を用いて行えばよい。また、フーリエ変換に限定されず、ウェーブレット(Wavelet)変換やガボールフィルタなどの処理を行ってもよい。低周波特徴生成部４３による低周波特徴の生成は、この発明における低周波特徴生成工程に相当する。【００３９】
低周波特徴生成部４３により生成された低周波特徴を領域抽出部４４に送り込む。領域抽出部４４は、低周波特徴に基づいて放射線の照視野領域の境界となる特徴を選択し、放射線画像から照視野領域を抽出する。本実施例では、図４のフローで領域抽出部４４による領域抽出を行う。【００４０】
（ステップＳ１）２値化
低周波特徴に関して、予め設定された閾値により２値化して、特徴の有無を示す２値データを作成する。例えば、特徴画像のデータの任意の点（画素上の座標）におけるデータの値（ここでは勾配強度）が閾値よりも大きい場合には、特徴があるとみなして“１”を代入し、閾値よりも小さい場合には、特徴がないとして“０”を代入する。閾値については経験則あるいは特徴画像のデータの値（ここでは勾配強度）の平均値によって予め求める。【００４１】
ただし、代入される値は“０”または“１”に限定されない。特徴の有無が判定できる値であれば、他の値や記号などでもよい。また、閾値については固定の値に限定されず、放射線画像の画素値に基づいて設定された値でもよい。【００４２】
（ステップＳ２）直線検出
ステップＳ１で２値化された特徴の有無を示す２値データから、特徴があると判定された画素が直線的に連続する画素群を選択し、直線式を求める。直線については複数本検出してもよい。【００４３】
本実施例では、直線式を求める方法として、ハフ(Hough)変換を利用する。ハフ変換とは、２次元平面上（ここでは画像上）で原点から直線への法線の距離ｒと、当該法線とｘ軸とがなす角度θとで２次元の直線を表し、画像中の特徴点（ここでは“１”となった座標）をハフ空間に投影して、距離ｒおよび角度θを求めることで直線を検出する手法である。【００４４】
先ず、ハフ変換について説明する。２次元座標上（ここでは画素上）の座標（ｘ、ｙ）を通る直線は無限個存在し、それぞれの直線は様々な方向を向く。距離ｒを角度θ、ｘおよびｙで表すと、下記（４）式のように表される。【００４５】
ｒ＝ｘ*ｃｏｓθ＋ｙ*ｓｉｎθ                          …（４）
上記（４）式から明らかなように距離ｒは角度θの正弦曲線でハフ空間上では表される。【００４６】
この座標（ｘ、ｙ）を通る直線で、原点から座標（ｘ、ｙ）までの距離ｒ０に対して直交する直線を、図５（ａ）に示すように描画する。このときの法線とｘ軸とがなす角度θをθ０とすると、ハフ空間上では当該直線は、図５（ｄ）に示すように上記（４）式で表された正弦曲線上の黒丸で描画された箇所（θ０、ｒ０）に投影される。【００４７】
一方、この座標（ｘ、ｙ）を通る直線で、ｙ軸に平行な直線を、図５（ｂ）に示すように描画する。ｙ軸と当該直線との距離ｒが、この場合には原点からの距離ｒ１となり、この原点からの距離ｒ１に対して直交する直線がｙ軸に平行となる。このときの法線とｘ軸とがなす角度θをθ１とすると、当該法線がｘ軸に平行であることからθ１＝０［ｒａｄ］となり、上記（４）式にθ１＝０［ｒａｄ］を代入することで、ｒ１＝ｘとなる。ハフ空間上では当該直線は、図５（ｄ）に示すように上記（４）式で表された正弦曲線上の黒塗りの方形で描画された箇所（θ１、ｒ１）（＝（０、ｘ））に投影される。【００４８】
また、この座標（ｘ、ｙ）を通る直線で、ｘ軸に平行な直線を、図５（ｃ）に示すように描画する。ｘ軸と当該直線との距離ｒが、この場合には原点からの距離ｒ２となり、この原点からの距離ｒ２に対して直交する直線がｘ軸に平行となる。このときの法線とｘ軸とがなす角度θをθ２とすると、当該法線がｙ軸に平行であることからθ２＝π／２［ｒａｄ］となり、上記（４）式にθ２＝π／２［ｒａｄ］を代入することで、ｒ２＝ｙとなる。ハフ空間上では当該直線は、図５（ｄ）に示すように上記（４）式で表された正弦曲線上の黒塗りの三角で描画された箇所（θ２、ｒ２）（＝（π／２、ｙ））に投影される。【００４９】
上述した原点から座標（ｘ、ｙ）までの距離ｒ０に対して直交する直線、ｙ軸に平行な直線、ｘ軸に平行な直線以外に、以下、同様の手法で、座標（ｘ、ｙ）を通る様々な直線（図示省略）をハフ空間上にそれぞれ投影すると、描画された箇所（θ、ｒ）によって上記（４）式で表された正弦曲線を描くことになる。【００５０】
次に、着目すべき座標が２つ存在する場合に、図６（ａ）に示すように、一方の座標を（ｘ１、ｙ１）とするとともに、他方の座標を（ｘ２、ｙ２）とする。座標（ｘ１、ｙ１）を通る様々な直線（図示省略）をハフ空間上にそれぞれ投影すると、図６（ｂ）に示す正弦曲線が描画され、座標（ｘ２、ｙ２）を通る様々な直線（図示省略）をハフ空間上にそれぞれ投影すると、図６（ｂ）に示す正弦曲線が描画される。【００５１】
一方、図６（ａ）に示す２つの座標（ｘ１、ｙ１）および（ｘ２、ｙ２）の両方を通る直線に対する法線とｘ軸とがなす角度θをθＬとして、この直線から原点に垂線を下ろしたときの距離ｒをｒＬとする。このとき、原点からの距離ｒＬに対して図６（ａ）に示す当該直線が直交することになる。図６（ａ）に示す座標（ｘ１、ｙ１）をそれぞれ通る様々な直線、および図６（ａ）に示す座標（ｘ２、ｙ２）をそれぞれ通る様々な直線をハフ空間上にそれぞれ投影すると、上述したように図６（ｂ）に示す２つの正弦曲線がそれぞれ描画され、２つの正弦曲線は、座標（θＬ、ｒＬ）で交わる。言い換えると、図６（ａ）に示す２つの座標（ｘ１、ｙ１）および（ｘ２、ｙ２）を通る直線は、図６（ｂ）に示す２つの正弦曲線が交わる箇所（θＬ、ｒＬ）に投影される。【００５２】
このように、ハフ空間内において２つの正弦曲線が交わる座標は、画像上のある直線（ここでは図６（ａ）に示す２つの座標（ｘ１、ｙ１）および（ｘ２、ｙ２）の両方を通る直線）に対応することになる。このハフ変換を本実施例の画像中の特徴点（ここでは“１”となった座標）に適用すると、ステップＳ１で２値化された特徴の有無を示す２値データの特徴点の座標を抽出して、各々の座標を通る様々な直線をハフ空間にそれぞれ投影して、各々の正弦曲線が交わる箇所（θＬ、ｒＬ）および交わる個数を検出する。そして、検出された（交わる）個数の多いのを抽出して、そのときのｘ軸のなす角度θＬで、原点からの距離ｒＬに対して直交する直線が、検出すべき直線であると判定する。このように検出された直線上に、特徴があると判定された画素群が乗ることになる。【００５３】
なお、特徴画像のデータから直線を検出する方法はハフ変換を利用するのに限定されない。１次式で表された直線と、画像中の特徴点（ここでは“１”となった座標）との二乗誤差が最小となる直線を求める最小二乗法を利用してもよい。また、予め設定されたテンプレートとのマッチングによる方法、直線データとの相関性を比較する方法など、直線的な特徴を選択する方法なら、他の方法でもよい。【００５４】
テンプレートとのマッチングによる方法について詳しく説明する。例えばコリメータ２１の配設位置とかは予め既知であることから、コリメータ２１（の枠）が投影された画像上の座標位置をテンプレートとして設定して、当該テンプレートと画像中の特徴点とを比較して、一致しているデータを直線として検出してもよい。逆に不要なパターンとして被検体の脇の直線データがわかっている場合には、その被検体の脇の直線データをテンプレートとして設定して、当該テンプレートと画像中の特徴点とを比較して、一致しているデータを余分なパターンだとして直線検出から除外してもよい。【００５５】
（ステップＳ３）直線選択
ステップＳ２で検出された直線の中から、位置や傾きが条件に合致し、かつ最も強度の強い特徴を示す直線（例えば上述の正弦曲線の交わる個数が最も多い図６（ａ）中の直線）を選択する。上述の条件とは、矩形の照視野領域を抽出する場合には、以下を示すものとする。【００５６】
＜照視野領域の左側の境界線の条件＞
・図７に示すように、画像（本実施例では特徴画像）中の被検体の中心Ｏに対して、直線が左側に位置する。
・図７に示すように、画像（本実施例では特徴画像）の左側の画像枠ＦＬとのなす角度が、−４５度から４５度までの範囲内である。
照視野領域の右側、下側および上側の条件に関しても、それぞれの方向に対応した同様の条件を示すものとする（図７中の符号ＦＲは画像の右側の画像枠で、符号ＦＢは画像の下側の画像枠で、符号ＦＵは画像の上側の画像枠を示す）。【００５７】
（ステップＳ４）領域分割
ステップＳ３で選択された直線を照視野領域の境界線と判定し、サイズを放射線画像に戻した上で選択された直線を、放射線画像上に描画する。そして、選択された直線位置に対応する放射線画像において領域を分割する。【００５８】
（ステップＳ５）全て？
照視野領域の全ての境界線（直線）を検出したか否かを判定し、まだの場合にはステップＳ２の直線検出に戻って、他の境界線（直線）に関して同様の処理を行う。全ての境界線（直線）を検出した場合には、領域抽出部４４による領域抽出の処理を終了する。領域抽出部４４による領域抽出（ステップＳ１〜Ｓ５）は、この発明における領域抽出工程に相当する。【００５９】
領域抽出部４４により領域抽出された照視野領域を放射線画像とともに表示部５に送り込んで、表示部５は放射線画像とともに照視野領域を表示出力する。また、放射線画像とともに照視野領域を、ＲＡＭ（Random-Access Memory）などに代表される記憶媒体に書き込んで記憶して、適宜必要に応じて読み出してもよいし、プリンタなどに代表される印刷手段に印刷出力してもよい。照視野領域の抽出結果を表示部５に出力表示する場合には、放射線画像内に照視野領域の境界を表す線を出力表示したり、照視野領域外の画素値（モニタに出力表示する場合には輝度値）を“０”に設定することで出力表示する。【００６０】
本実施例に係る放射線画像処理装置によれば、低周波画像生成部４１は、放射線画像の空間分解能を低下させて、放射線画像よりも低周波の画像である低周波画像を生成する。特徴抽出部４２は、上述の低周波画像の任意の画素において、当該画素に対する周辺画素との信号レベル差（本実施例では画素値差あるいは輝度差）に基づく特徴量を求めることで特徴抽出を行い、低周波画像の各々の画素に対して上述の特徴量を対応させて特徴画像を生成する。低周波特徴生成部４３は、上述の特徴画像の空間分解能を低下させて、特徴画像よりも低周波の画像である低周波特徴を生成する。領域抽出部４４は、上述の低周波特徴に基づいて放射線の照視野領域の境界となる特徴を選択し、放射線画像から上述の照視野領域を抽出する。このように、低周波画像生成部４１および低周波特徴生成部４３により合計２回にわたる空間分解能の低下を行って、ノイズ等の影響を減らして演算量を低減させる。また、低周波画像生成部４１および特徴抽出部４２を経て抽出された特徴量のうち、除去しきれなかった余分な特徴量（パターン）（例えば被検体の脇の直線データ）を、低周波特徴生成部４３による空間分解能の低下によって減らすことが可能となる。したがって、低周波特徴生成部４３により生成された低周波特徴や、後段の領域抽出部４４により抽出された照視野領域について、ノイズ等の影響を減らし、演算量を低減させることができる。その結果、ノイズ等の影響を減らして精度の高い特徴抽出および領域抽出を実現し、演算量を低減させることができる。【００６１】
本実施例では、低周波画像生成部４１は、上述したように放射線画像を縮小することにより低周波画像を生成している。このように放射線画像を縮小することにより放射線画像の空間分解能を低下させて、低周波画像を生成する。また、低周波画像生成部４１が、放射線画像を空間周波数領域に変換して、変換された空間周波数のうちの低周波領域を実空間に変換することにより低周波領域を生成する場合には、変換された空間周波数領域のうちの低周波領域を実空間に変換することにより放射線画像の空間分解能を低下させて、低周波画像を生成する。【００６２】
また、本実施例では、低周波特徴生成部４３は、上述したように特徴画像を縮小することにより低周波特徴を生成している。このように特徴画像を縮小することにより特徴画像の空間分解能を低下させて、低周波特徴を生成する。また、低周波特徴生成部４３が、特徴画像を空間周波数領域に変換して、変換された空間周波数領域のうちの低周波領域を実空間に変換することにより低周波特徴を生成する場合には、変換された空間周波数領域のうちの低周波領域を実空間に変換することにより特徴画像の空間分解能を低下させて、低周波特徴を生成する。【００６３】
また、本実施例では、特徴抽出部４２は、上述の当該画素に対する周辺画素との信号レベル差（本実施例では画素値差あるいは輝度差）に基づく勾配強度Ｐ（ｘ、ｙ）を求めることで上述の特徴抽出を行っている。【００６４】
また、本実施例では、好ましくは、領域抽出部４４は、予め設定された閾値により低周波特徴を２値化して、特徴の有無を示す２値データを作成し、その２値データに基づいて照視野領域の境界となる特徴を選択している。このように２値データを作成することにより、余分なパターン（ここでは“０”となった座標）をより一層除去することができる。【００６５】
また、本実施例では、好ましくは、領域抽出部４４は、２次元平面上で基準となる原点から直線への法線の距離ｒと、当該法線と基準となる軸（ここではｘ軸）とがなす角度θとからなる空間に２次元平面上の座標を変換するハフ変換を利用して、低周波特徴を上述の距離ｒと上述の角度θからなる空間に投影して複数の正弦曲線を求め、各々の正弦曲線が互いに交わる箇所、および交わる個数に基づいて、照視野領域の境界の候補となる直線を検出している。このようなハフ変換を利用して直線を検出することで、照視野領域の境界の候補となる直線を簡易に見出すことができる。【００６６】
この発明は、上記実施形態に限られることはなく、下記のように変形実施することができる。【００６７】
（１）上述した実施例では、放射線としてＸ線を例に採って説明したが、Ｘ線以外の放射線（例えばγ線など）に適用してもよい。【００６８】
（２）上述した実施例では、放射線画像処理装置は、医用等に用いられる、図１に示すような天板１に被検体を載置して撮影を行う構造であったが、これに限定されない。例えば、工業用等に用いられる非破壊検査装置のように被検体（この場合には検査の対象物が被検体）をベルト上に運搬させて撮影を行う構造であってもよいし、医用等に用いられるＸ線ＣＴ装置などのような構造であってもよい。また、撮影を行う装置を外部装置として別装置で構成し、低周波画像生成手段と特徴抽出手段と低周波特徴生成手段と領域抽出手段とを単に備えた装置であってもよい。【００６９】
（３）上述した実施例では、フラットパネル型放射線検出器（ＦＰＤ）をイメージセンサとして用いたが、イメージセンサはＦＰＤに限定されない。通常において用いられるイメージセンサであれば、イメージインテンシファイアなどに例示されるように、この発明は適用することができる。なお、ＦＰＤのようなディジタルのイメージセンサを用いた場合に、特に有用である。【００７０】
（４）上述した実施例では、信号レベルは画素値あるいは輝度であったが、放射線に基づく信号レベルであれば、ＦＰＤ３で出力された電気信号の値などに例示されるように、実施形態に合わせて用いることができる。【００７１】
（５）上述した実施例では、抽出される照視野領域は矩形であったが、正方形や長方形に代表される矩形に限定されず、菱形や平行四辺形のような形状、または台形のような形状の照視野領域であってもよく、かかる形状の照視野領域でも精度よく抽出することができる。また、八角形などの多角形状や、円や楕円などの照視野領域でもよく、閉じられた形状であれば、照視野領域の形状については特に限定されない。【００７２】
（６）円や楕円形状の照視野領域の場合には、円のハフ変換、円形のテンプレートとのマッチングによる方法、円形データとの相関性を比較する方法、円を示す式を利用した最小二乗法などを利用して境界線を検出すればよい。【００７３】
（７）上述した実施例では、低周波特徴に関して２値化して、２値データを作成したが、閾値により特徴の有無を仕分ける場合には、２値化に限定されない。例えば、２つの閾値を用いて、高い値を有する閾値よりも高い場合には特徴が大いにあるとみなして“２”を代入し、高い値を有する閾値よりも低く、低い値を有する閾値よりも高い場合には特徴が少しあるとみなして“１”を代入して、低い値を有する閾値よりも低い場合には特徴がないとみなして“０”を代入して３値データを作成するなど、３以上の複数の値に仕分けてデータを作成してもよい。そして、正弦曲線の交わりを利用して直線を検出する場合には、例えば３値データを用いて、最も特徴がある場合（高い値を有する閾値よりも高い場合）には例えば“２”の重みづけを行い、少し特徴がある場合（高い値を有する閾値よりも低く、低い値を有する閾値よりも高い場合）には例えば“１”の重みづけを行って、より精度よく直線を検出するようにしてもよい。また、特徴量の値に比例した値を空間に設定して直線を検出してもよい。この場合には、図４のステップＳ１の２値化は不要となる。
【図１】
2011080808.tif 000003
【図２】
2011080808.tif 000004
【図３】
2011080808.tif 000005
【図４】
2011080808.tif 000006
【図５】
2011080808.tif 000007
【図６】
2011080808.tif 000008
【図７】
2011080808.tif 000009
【国際調査報告】
2011080808.tif 000010
2011080808.tif 000011
2011080808.tif 000012
2011080808.tif 000013